Kubernetesの使用感に興味があってaws-workshop-for-kubernetesというのを先週やり、ちょうどEKSがGAになった直後だったのでEKSが試せたのだけど、まあ最初からマネージドだとあまり面白みがないし金もかかるので、個人のVPSで動かしてた奴を全部Kubernetes上で動かすようにしてみている。 まだ本番で運用した知見みたいなのが貯まってるわけではないのだが、公式のドキュメントを中心に読んでいても単に動かし始める段階で結構ハマって時間を消費したので、これから同じようなことをやろうとしている人向けに備忘録を兼ねて使用感や知見をまとめておくことにした。 Kubernetesは今でもalphaやbetaの機能が多く、今後この記事の内容も古くなることが予想されるので、なるべく公式のドキュメントへのリンクを置くのを意識して書いてある。 構成 現時点で、ConoHaで借り

先日のRubyKaigi 2017のLTではLLVMベースのCRuby向けJITコンパイラLLRBの話をしました。 5分はちょっとJITの話をするには短かかったですね。 LLRBをふまえた、Cのコード生成への軌道修正 さて、上記の資料にある通り、CRubyのJITにおいてはメインの高速化対象が既に存在するCのコードになるため、 開発の早い段階でパフォーマンスにインパクトを持てるとすればLLVM Passの順番を変えるくらいで、 LLVM IRを直接生成しても最適化上のメリットがほとんどないのでその部分はMJIT と同じくCのコードを生成するように変更したい、という話をした*1。 で、LLRBはC拡張として作るべくちょっと不思議な努力をいろいろやっており、 それらの設計はやってみた結果(コアに直接変更を加えるのに比べ)デメリットの方が大きいと思ったので、 LLRBの失敗を全て生かしつつ、今回

今年GitHubがGraphQL APIを正式公開したあたりから、GraphQLが去年とかに比べちょっと流行り始めたように感じる。idobataがGraphQL APIを公開したり、Kibelaも公開APIをGraphQLで作ることを宣言している。 利用者側からすると使えるインターフェースの中から必要なものを調べて使うだけなのであまり考えることはないのだが、自分がAPIを提供する立場になると話は変わってくる。REST APIとGraphQL APIはどちらかがもう一方のスーパーセットという風にはなっておらず、どちらかを選択すると何かを捨てることになるので、要件に応じてどちらを選ぶのが総合的に幸せなのか考える必要がある。 以前趣味でGitHub連携のあるサービスを作っており、それを最近GraphQL API v4を使うように移行し、そこでついでにそのサービスのGraphQL APIを書いてみ

LLRBというRuby向けのメソッドJITコンパイラを書いている github.com RubyKaigi 2015の最後のキーノートで@evanphxが「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJITを実装したら速いんじゃね」みたいな発表をしていたのを覚えているだろうか。 LLRBというのはまさにそれを実装しているプロジェクトであり、少なくとも現時点で「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJIT」と言える状態まで実装でき、ものによっては効果が出る状態になったので公開した。 なんで書いてるの 言語を自分で実装するとその言語に関する理解が大分深まる、というのをHamlの実装とかCコンパイラとかで体験していて、僕が一番好きな言語はRubyなのでRubyでもそれをやっておきたい、というのがあった。また、Rubyは遅いと言われがちだが、どこに改善可能な点が眠っている

3月から Treasure Data で働いています。入社初日からタスクをアサインされ、RailsでAPIの開発をやりました。 なぜ Treasure Data に転職したのか 前職もやりたいことができて優秀な同僚に囲まれ文句ない環境だったのですが、アルバイト入社から数えるともう3年半が経っていたし、入社前にイメージしていたような仕事も大体経験できていました。 そのままいても良かったのですが、ある程度の間隔で新しいことに挑戦しないと成長は止まってしまうと思っているので職場ごと変えることも考え始め、以下のような観点から Treasure Data に転職することに決めました。 エンジニアがユーザーになる仕事をしてみたい 僕は開発者が使うツールを作るのが好きで、技術を売っている会社の方がそういうものを作る機会が増えそう 正直あまりエンジニアリング以外に興味がないので、一般の人を対象にしたサービ

Hamlコミッターになった RubyKaigi 2015で「Hamlは遅いしメンテされてないので使わない方がいい」と言ったところ、じゃあ自分でメンテして速くしろということになりコミッターになった*1。 当時から2年ごしなのは、当時のHamlのオーナーがあまりアクティブではなく、最近a_matsudaさんがオーナーになったため。 HamlのTemple化・高速化を行った Templeというのは、テンプレートエンジンをパイプライン的に構築するためのフレームワークで、テンプレートエンジン用の中間表現とその最適化エンジンを持つ。実装をTempleベースにすると、SlimやHamlitに使われているような中間表現を使った最適化を適用しやすくなる。 コミット権をもらったので、RubyKaigi 2015でマージされないと言っていたパッチを自分でマージし、コード生成とattributeのコンパイルをTe